본 연구의 목적은 기업의 전산 시스템 관리자와 일반 사용자에 대해 VDI 도입 성과를 분석하여 도입 시 고려해야 할 요인을 도출하는 데 있다. 본 연구의 내용으로 위계 모형을 활용하여 시스템 관리자와 일반 사용자의 총괄 수준, 중간 수준, 세부 수준별 계층적 도입 성과를 분석하였다. 본 연구에서는 DeLone and McLean의 정보시스템 성과평가 모형을 VDI 성과평가에 적합하도록 수정하여 관리성과(시스템 품질, 보안성, 관리운영)와 사용성과(사용성, 접근성, 사용자 만족)로 구성된 성과측정 모형을 도출하였다. 본 연구의 방법으로는 VDI 도입 기업을 대상으로 통계적 설문조사 분석방법이 사용되었다. VDI 도입 성과 측정모형을 토대로 설문지를 개발하고, VDI를 구축하여 운영 중인 기업을 대상으로 84부의 설문지를 회수한 다음 Smart-PLS를 이용하여 측정모형을 검증하고, SPSS를 이용하여 도입 성과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 기대성과와 실제성과 비교 결과는 모두 실제성과를 경험하였으나, 기대 수준에는 충족하지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 실제성과 측면에서의 시스템 관리자와 일반 사용자의 수준별 성과를 분석하였다. 총괄성과는 시스템 관리자 성과가 일반 사용자 성과보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 성과 인식에 있어 사용자별 차이가 크다는 것을 보여주고 있다. 중간수준성과는 사용자별 사용성과의 차이가 관리성과 보다 더 크게 나타났고, 시스템 관리자는 관리성과와 사용성과의 차이가 가장 작게 나타났다. 즉, 사용자 입장 및 관점에 따라 성과의 차이가 나타나고 있다. 세부성과 비교는 접근성 및 보안성에 두 그룹 모두 탁월한 성과가 있는 것으로 나타났으나, 일반 사용자의 사용성에서 보통 이하의 성과가 나타난 것으로 보아 일반 PC 환경과 비교해볼 때 가장 큰 차이를 보이는 요인으로 측정되었다. 본 연구의 시사점으로 첫째, VDI 도입을 고려하고 있는 기업에서 필요로 하는 도입 사례별 시스템 성능, 보안, 자료관리 등의 요인에 대해 VDI의 도입 성과를 분석해 봄으로써 장점과 고려해야 할 부분을 도출하였다. 둘째, VDI 도입 성과를 시스템 관리자, 일반 사용자로 구분하고, 이들 간의 총괄성과, 중간수준성과, 세부성과를 분석하여 수준별로 요구하는 정보 욕구가 다르고, 사용자 및 관점에 따라 성과가 다르게 나타나는 것을 규명하였다는 점이다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
사용성 평가는 User Interface(UI)의 완성도를 진단할 수 있다는 측면에서 UX 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 활용되고 있다. 그러나 컨텐츠 기반 서비스의 경우 서비스가 실제 시장에서 어떻게 사용자들에게 지각되고, 어떤 경험 요소들이 서비스에 대한 만족도를 결정하는 데 영향을 미치는지 등을 파악하는 데는 사용성 평가만으로는 한계가 있을 수 있다. 비록 사용성이 사용자 경험에 영향을 미치는 중요한 하나의 요소이나, 그 외에 다양한 사용자의 주관적인 태도, 시장 성숙도 및 경쟁 현황 등 시장에서 발생할 수 있는 환경적인 변수 등은 포괄하지 못하기 때문이다. 이에 본 연구를 통해 사용성뿐만 아니라 실제 시장에서 사용자 만족도에 영향을 주는 다양한 내적, 외적 경험 요소들을 밝히고자 하였으며, 이를 통해 모바일 컨텐츠 기반 서비스에서 사용자가 경험하는 전반을 정량적으로 평가하고 진단할 수 있는 UX 인덱스 모델을 구축하였다. 또한 설계된 UX 인덱스를 기반으로 실제 출시되어 운영 중인 서비스를 대상으로 한 정량 설문 분석을 통해 모델을 검증하고, 결과 데이터를 분석함으로써 본 인덱스에 대한 활용 방안을 제시하고자 하였다.
보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
한국도로공사는 선불형 플라스틱카드를 스마트카드 형태의 선불형 전자지불카드인 하이패스플러스카드로 교체하여 사용하고 있다. 하이패스플러스카드를 전자지불에 사용하기 위해서는 하이패스플러스카드에 가치를 저장하여야 하는데 이를 수행하는 스마트카드가 LSAM이다. 또한, LSAM은 PPSAM에 의해서 가치를 저장 받거나 환불할 수 있도록 설계되어있다. 따라서, LSAM의 기능 및 보안이 철저해야 한국도로공사의 전자지불시스템이 안전하다. 본 논문은 PPSAM에 의한 LSAM의 가치저장, PPSAM에 의한 LSAM의 가치환불, 그리고, LSAM에 의한 하이패스플러스카드로의 가치저장 기능 및 보안을 시험하기 위한 시험 방법, 시험 표준항목, 그리고 시험 절차 등을 포함한 시험 모듈을 개발했다. LSAM의 기능 및 보안 시험에 관한 시험 표준항목 및 시험 검사표는 한국도로공사 규격서에 준하여 ISO 표준에 적합한 항목을 기준으로 선정했다. 본 시험 모듈은 LSAM의 기능뿐 아니라 보안성 및 적합성을 시험하였다. 시험은 한국도로공사에서 사용되는 LSAM을 이용하여 실행하였다. 시험결과에 의하면, 한국도로공사에서 사용되는 LSAM은 모든 시험 기준을 통과하여 보안성 및 기능성이 적합하다고 평가되었다.
이 연구에서는 한국방송통신대학교 도서관에서 제공하고 있는 서비스에 대한 이용자의 인식 수준과 기대 수준에 영향을 미치는 요인은 무엇이며, 이용자들의 특성에 따라 어떠한 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 또한 도서관서비스 차원별로 이용자의 인식 수준이 도서관의 이용의사와 만족도에 실제 영항을 미치는가를 조사, 분석하고자 하였다. 이를 위하여 도서관서비스 품질 평가에 관한 국내 외 문헌을 고찰하는 이론적 접근방법과 설문 조사 및 분석의 실증적 접근방법을 병행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 LibQUAL+모형을 기반으로 연구모형을 설계하였으며, 연구가설에 대한 검증을 실시하여 집단 간 차이를 확인하였다. 분석 결과 방송대 도서관의 서비스 차원별 이용자의 현재 인식수준은 도서관 전체 만족도와 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전체 만족도는 도서관의 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 도서관 이용행태적 특성에 따른 이용자 만족수준 향상을 위하여 도서관의 시설 개선, 원격 학술정보 제공을 위한 스마트 디지털도서관 시스템의 구축, 인쇄자료 및 전자자료 등 학술정보원의 다양성과 최신성의 확보 등의 요인이 방송대 도서관의 서비스 개선을 위한 핵심 요소로 파악되었다.
최근 생체 신호 측정을 위한 기능성 의류는 동작 잡음에 의한 노이즈를 최대한 줄여 정확한 생체 신호를 측정 가능케 하는 것의 중요성에 대한 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 영향 요인별 고려 사항을 반 영하여 3-리드(lead)방식의 은사 자수의 직물 전극을 개발하고, '일자형 절개 타입', '십자형절개 타입', '엑스형 절개 타입', '곡선 엑스형 절개 타입'의 총 네 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트 의류의 시안을 설계하고 제작하였다. 디자인 시안은 민소매형태의 남성용 티셔츠로 신축성 있는 소재를 사용하여 인체 굴곡을 따라 의복과 전극이 밀착될 수 있도록 하였으며, 트랜스미터를 이용하여 메인 컴퓨터로 데이터가 무선 전송되게 하였다. 각 재모듈화형 의류 타입별 인체 동작에 의한 영향과 정지 및 동작 상태에서의 심전도 센싱 성능을 평가하기 위해 동작에 따른 전극의 변위를 측정하고, 심전도 측정 평가를 실시하여 SNR을 분석하였다. 본 실험 결과를 반영하여 의류 디자인 시안의 수정 및 보완 과정을 거친 후, 최종적으로 '연속-부착형', '삽입-분리형'의 두 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트의류 디자인 모형의 모듈화 방안을 제시하였다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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